引言 在学习mysql时,我们经常会使用explain来查看sql查询的索引等优化手段的使用情况.在使用explain时,我们可以观察到,explain的输出有一个很关键的列,它就是type属性,type表示的是扫描方式,代表 MySQL 使用了哪种索引类型,不同的索引类型的查询效率是不一样的. 在type这一列,有如下一些可能的选项: system:系统表,少量数据,往往不需要进行磁盘IO const:常量连接 eq_ref:主键索引(primary key)或者非空唯一索引(unique n

SYS_OP_C2C 导致的全表扫描(fts)/全索引扫描 參考原文: SYS_OP_C2C Causing Full Table/Index Scans (Doc ID 732666.1) 适用于: Oracle Database - Enterprise Edition - Version 10.1.0.2 to 12.1.0.1 [Release 10.1 to 12.1] Information in this document applies to any platform. This

innodb 的聚集索引 的叶子结点 存放的 是 索引值以及数据页的偏移量 那么在计算全表扫描的代价是怎么计算的呢? 我们知道代价 为 cpu代价+io代价 cpu代价 就是 每5条记录比对 计算一个代价 (这里的记录并不是我们数据记录,而是索引记录) 是数据记录个数 又是如何取出全表的总记录呢 (即全表的总索引记录) 具体方法是 通过索引能拿到叶子结点的page数,page页默认16K ,那么总容量为 leaf page num * 16k 再计算这个索引的长度,因为索引可能是由多个字段构成,

这一篇文章证实了以前对MySQL优化程序的工作原理. MySQL就像一个人一样,总是聪明的去选择当前最快的方式去查询,而不是像Oracle数据那样死板地根据规格去查询. 查询的要求在于快.而对于数据库来说,最耗时的在磁盘IO,如何减少磁盘IO的次数,成为提高查询速度的最为关键的因素.于是在这种情况,基于B树,B+树的索引就应运而生了. 索引又有聚簇索引与非聚簇索引之分,其主要区别在于,聚簇索引非叶结点只存储主键,不存储数据行,如此以来,非叶结点占用的空间小,一个磁盘块便可以装更多的结点,这样索引

前一段被问到一个平时没有关注到有关于MYSQL索引相关的问题点,被问到一个表有3000万记录,假如有一列占8位字节的字段,根据这一列建索引的话索引树的高度是多少? 这一问当时就被问蒙了,平时这也只关注MySQL索引一般都是都是用B+Tree来存储维护索引的,还有一些复合索引的最左匹配原则等等,还真没有实际关注过始即然用到索引能提升 查询的效率,那么这个索引树高是多少,给定表和索引字段后怎么计算出索引树的高度?下面将用举例的形式来说明如何计算索引树的高度. 在举例之前,先给出一个千万级记录表的索引

不会使用索引,导致全表扫描情况 1.不要使用in操作符,这样数据库会进行全表扫描,推荐方案:在业务密集的SQL当中尽量不采用IN操作符 2.not in 使用not in也不会走索引推荐方案:用not exists或者(外联结+判断为空)来代替 3<> 操作符(不等于) 使用<>同样不会使用索引,因此对它的处理只会产生全表扫描推荐方案:用其它相同功能的操作运算代替,如a<>0 改为 a>0 or a<0 a<>’’ 改为 a>’’ 4.IS

full index scan:全索引扫描,查询时,遍历索引树来获取数据行.如果数据不是密集的会产生随机IO 在执行计划中是Type列,index full table scan:通过读物理表获取数据,顺序读磁盘上的文件.这种情况会顺序读磁盘上的文件. 在执行计划中是Type列,all covering index:覆盖索引,如果where条件的列和返回的数据在一个索引中,那么不需要回查表,那么就叫覆盖索引. 在执行计划中是extra那一列,using index full index scan

首先什么是全表扫描和索引扫描?全表扫描所有数据过一遍才能显示数据结果,索引扫描就是索引,只需要扫描一部分数据就可以得到结果.如果数据没建立索引. 无索引的情况下搜索数据的速度和占用内存就会比用索引的检索慢和高.下面是一个例子 1:无索引的情况 Product表,里面没有任何索引,如下图: 从上图中,我悲剧的看到了,物理读是9次,也就说明走了9次硬盘,你也可以想到,走硬盘的目的是为了拿数据,逻辑读有1636次,要注意的是这里 的"次"是"页"的意思,也就是在内存中走了

在SQL SERVER的查询语句中使用OR是否会导致不走索引查找(Index Seek)或索引失效(堆表走全表扫描 (Table Scan).聚集索引表走聚集索引扫描(Clustered Index Scan))呢?是否所有情况都是如此?又该如何优化呢? 下面我们通过一些简单的例子来分析理解这些现象.下面的实验环境为SQL SERVER 2008,如果在不同版本有所区别,欢迎指正.   堆表单索引 首先我们构建我们测试需要实验环境,具体情况如下所示: DROP TABLE TEST    CRE

SqlServer中在查询时,我们为了优化性能,通常会为where条件的字段建立索引,如果条件比较固定还会建立组合索引,接下来,我们来看一下索引与查询的相关知识及相关陷阱. SQL表自动为主键加聚集索引的猜想 我认为应该是对查询的优化,因为如果聚集(最多只能有一个)索引的话,在SQL查询时,将进行全表扫描,反之,进行聚集索引(B树结构)扫描,这将大大加快检索的速度:有时,我们感觉对主键(自增的)加聚集索引没什么用,所以就把它改为非聚集索引,但当我们为表的其它字段索引后,发展查询时没有按着索引检索

文章出处:http://inter12.iteye.com/blog/1430144 MYSQL的全表扫描,主键索引(聚集索引.第一索引),非主键索引(非聚集索引.第二索引),覆盖索引四种不同查询的分析 1.前置条件: 本次是基于小数据量,且数据块在一个页中的最理想情况进行分析,可能无具体的实际意义,但是可以借鉴到各种复杂条件下,因为原理是相同的,知小见大,见微知著! 打开语句分析并确认是否已经打开 Java代码   mysql> set profiling=1; Query OK, 0 row

Mysql 系列文章主页 =============== 1 准备数据 1.1 建表 DROP TABLE IF EXISTS staff; CREATE TABLE IF NOT EXISTS staff ( id INT PRIMARY KEY auto_increment, name ), age INT, pos ) COMMENT '职位', salary ,) ); 1.2 插入数据 , ); 2 测试&Explain分析 2.1 有索引的情况下%的影响(提出问题) 2.1.1 建立

相信大家在很多实际业务中(特别是后台系统)会使用到各种筛选条件来筛选结果集 首先添加测试数据 ), Age INT) go CREATE INDEX idx_age ON TempList (Age) GO DECLARE @i INT; ; BEGIN INSERT INTO TempList (Name, Age)VALUES(CAST(@i AS VARCHAR),@i) ; END GO 1.有使用EXEC来避免全表扫描 ; DECLARE @sql NVARCHAR(MAX) SET

在SQL SERVER的查询语句中使用OR是否会导致不走索引查找(Index Seek)或索引失效(堆表走全表扫描 (Table Scan).聚集索引表走聚集索引扫描(Clustered Index Scan))呢?是否所有情况都是如此?又该如何优化呢? 下面我们通过一些简单的例子来分析理解这些现象.下面的实验环境为SQL SERVER 2008,如果在不同版本有所区别,欢迎指正. 堆表单索引 首先我们构建我们测试需要实验环境,具体情况如下所示: DROP TABLE TEST )); CREA

采用高速全扫描索引(index ffs) 为了避免全表扫描 参考原始: Index Fast Full Scan Usage To Avoid Full Table Scans (Doc ID 70135.1) 可适用: Oracle Database - Enterprise Edition - Version 7.3.0.0 to 11.2.0.3 [Release 7.3.0 to 11.2] Information in this document applies to any plat

1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如: select id from t where num is null 可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询: select id from t where num=0 3.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放

原文地址:http://blog.163.com/ksm19870304@126/blog/static/37455233201251901943705/ 对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在where 及order by 涉及的列上建立索引:.尝试下面的技巧以避免优化器错选了表扫描:· 使用ANALYZE TABLE tbl_name为扫描的表更新关键字分布.· 对扫描的表使用FORCE INDEX告知MySQL,相对于使用给定的索引表扫描将非常耗时.SELECT * FROM t

对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在where 及order by 涉及的列上建立索引: .尝试下面的技巧以避免优化器错选了表扫描: · 使用ANALYZE TABLE tbl_name为扫描的表更新关键字分布. · 对扫描的表使用FORCE INDEX告知MySQL,相对于使用给定的索引表扫描将非常耗时. SELECT * FROM t1, t2 FORCE INDEX (index_for_column) WHERE t1.col_name=t2.col_name: 用--max

在以下几种条件下,MySQL就会做全表扫描: 1>数据表是在太小了,做一次全表扫描比做索引键的查找来得快多了.当表的记录总数小于10且记录长度比较短时通常这么做. 2>没有合适用于 ON 或 WHERE 分句的索引字段. 3>让索引字段和常量值比较,MySQL已经计算(基于索引树)到常量覆盖了数据表的很大部分,因此做全表扫描应该会来得更快. 4>通过其他字段使用了一个基数很小(很多记录匹配索引键值)的索引键.这种情况下,MySQL认为使用索引键需要大量查找,还不如全表扫描来得更快.

之前在一个比较繁忙的系统抓到的耗时长.消耗CPU多的一条SQL,如下:SELECT * FROM Z_VISU_DATA_ALARM_LOG TWHERE TO_DATE(T.T_TIMESTR, 'MM/DD/YY HH24:MI:SS'))<=(TO_DATE(TO_CHAR(SYSDATE, 'yyyy-mm-dd HH24:mi:ss'),'yyyy-mm-dd HH24:mi:ss') - 1800 * 1000 / 1440/60/1000 1.先看看奇葩的表设计:设计表的同学看来很